突破Java面试(42)-Redis&ZK分布式锁实现的优劣
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1 面试题
一般实现分布式锁都有哪些方式?使用redis如何设计分布式锁?使用zk来设计分布式锁可以吗?这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高?
2 考点分析
一般先问问你zk,然后过渡到zk关联的一些问题,比如分布式锁.
因为在分布式系统开发中,分布式锁的使用场景还是很常见的~
3 Redis分布式锁
官方叫做RedLock算法,是Redis官方支持的分布式锁算法.
这个分布式锁有3个重要的考量点
- 互斥(只能有一个客户端获取锁)
- 不能死锁
- 容错(大部分Redis节点或者这个锁就可以加可以释放)
3.1 最普通的实现方式
创建一个key
SET my:lock 随机值 NX PX 30000
- NX : 只有key不存在的时候才会设置成功
- PX 30000 : 30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了.
释放锁就是删除key,但是一般可以用lua脚本删除,判断value一样才删除:
关于redis如何执行lua脚本,自行百度
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end
为啥用随机值呢?
因为如果某客户端获取锁,但阻塞了很长时间才执行完,此时可能已经超时释放锁了,可能别的客户端已经获取到了锁,要是此时你直接删除key会有问题,所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁.
但是这样是肯定不行的
如果是普通的Redis单实例,那就是单点故障
是Redis普通主从,那Redis主从异步复制,如果主节点挂了,key还没同步到从节点,此时从节点切换为主节点,别人就会拿到锁.
Redis最普通的分布式锁的实现原理
3.2 RedLock算法
假设有一个redis cluster,有5个redis master实例.
执行如下步骤获取锁:
- 获取当前时间戳(ms)
- 尝试轮流在每个master节点创建锁,过期时间较短(几十ms)
- 尝试在大多数节点建立一个锁,比如5个节点就要求是3个节点(n / 2 +1)
- 客户端计算建立锁的时间,如果建立锁的时间小于超时时间,即建立成功
- 如果锁建立失败,那么就依次删除这个锁
- 只要别人建立了一把分布式锁,就得不断轮询去尝试获取锁
- RedLock算法
4 ZooKeeper分布式锁
4.1 方案一
可以做的比较简单,就是某个节点尝试创建znode,创建成功了就获取了这个锁
这个时候别的客户端创建锁会失败,只能注册***监听这个锁
释放锁就是删除这个znode,一旦释放掉就会通知客户端,然后有一个等待着的客户端就可以重新加锁。
/** * ZooKeeperSession * * @author JavaEdge * */ public class ZooKeeperSession { private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1); private ZooKeeper zookeeper; private CountDownLatch latch; public ZooKeeperSession() { try { this.zookeeper = new ZooKeeper( "192.168.31.187:2181, 192.168.31.19:2181, 192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher()); try { connectedSemaphore.await(); } catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("ZooKeeper session established......"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
/** * 获取分布式锁 * @param productId */ public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) { String path = "/product-lock-" + productId; try { zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); return true; } catch (Exception e) { while(true) { try { // 相当于是给node注册一个***,去看看这个***是否存在 Stat stat = zk.exists(path, true); if(stat != null) { this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); return true; } catch(Exception e) { continue; } } // 很不优雅,我呢就是给大家来演示这么一个思路 // 比较通用的,我们公司里我们自己封装的基于zookeeper的分布式锁,我们基于zookeeper的临时顺序节点去实现的,比较优雅的 } return true; }
/** * 释放掉一个分布式锁 * * @param productId */ public void releaseDistributedLock(Long productId) { String path = "/product-lock-" + productId; try { zookeeper.delete(path, -1); System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
/** * 建立zk session的watcher * * @author JavaEdge * */ private class ZooKeeperWatcher implements Watcher { public void process(WatchedEvent event) { System.out.println("Receive watched event: " + event.getState()); if(KeeperState.SyncConnected == event.getState()) { connectedSemaphore.countDown(); } if(this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } }
/** * 封装单例的静态内部类 * * @author JavaEdge * */ private static class Singleton { private static ZooKeeperSession instance; static { instance = new ZooKeeperSession(); } public static ZooKeeperSession getInstance() { return instance; } } /** * 获取单例 * @return */ public static ZooKeeperSession getInstance() { return Singleton.getInstance(); } /** * 初始化单例的便捷方法 */ public static void init() { getInstance(); } }
4.2 方案二
也可以采用另一种方式,创建临时顺序节点
如果有一把锁,被多个人给竞争,此时多个人会排队,第一个拿到锁的人会执行,然后释放锁
后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的 node 上,一旦某个人释放了锁,排在自己后面的人就会被 zookeeper 给通知,一旦被通知了之后,就 ok 了,自己就获取到了锁,就可以执行代码了
public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher { private ZooKeeper zk; private String locksRoot = "/locks"; private String productId; private String waitNode; private String lockNode; private CountDownLatch latch; private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1); private int sessionTimeout = 30000; public ZooKeeperDistributedLock(String productId) { this.productId = productId; try { String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181"; zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this); connectedLatch.await(); } catch (IOException e) { throw new LockException(e); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public void process(WatchedEvent event) { if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) { connectedLatch.countDown(); return; } if (this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } public void acquireDistributedLock() { try { if (this.tryLock()) { return; } else { waitForLock(waitNode, sessionTimeout); } } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public boolean tryLock() { try { // 传入进去的locksRoot + “/” + productId // 假设productId代表了一个商品id,比如说1 // locksRoot = locks // /locks/10000000000,/locks/10000000001,/locks/10000000002 lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 看看刚创建的节点是不是最小的节点 // locks:10000000000,10000000001,10000000002 List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false); Collections.sort(locks); if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){ //如果是最小的节点,则表示取得锁 return true; } //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点 int previousLockIndex = -1; for(int i = 0; i < locks.size(); i++) { if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) { previousLockIndex = i - 1; break; } } this.waitNode = locks.get(previousLockIndex); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } return false; } private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException { Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true); if (stat != null) { this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } return true; } public void unlock() { try { // 删除/locks/10000000000节点 // 删除/locks/10000000001节点 System.out.println("unlock " + lockNode); zk.delete(lockNode, -1); lockNode = null; zk.close(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } } public class LockException extends RuntimeException { private static final long serialVersionUID = 1L; public LockException(String e) { super(e); } public LockException(Exception e) { super(e); } } }
- ZooKeeper的分布式锁原理
5 Redis & ZooKeeper分布式锁实现的对比
- Redis分布式锁,需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能
- ZooKeeper分布式锁,获取不到锁,注册个***即可,不需要不断主动尝试获取锁,性能开销较小
另外一点就是
- 如果Redis获取锁的那个客户端挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁
- 而对于ZooKeeper,因为创建的是临时znode,只要客户端挂了,znode就没了,此时就自动释放锁
Redis分布式锁大家没发现好麻烦吗?
遍历上锁,计算时间等等
ZooKeeper的分布式锁语义清晰实现简单
所以先不分析太多的东西,就说这两点,个人实践认为ZooKeeper的分布式锁比Redis的分布式锁牢靠、而且模型简单易用
参考
- 《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》